Çoruh havzasındaki aylık nehir akımlarının çok değişkenli stokastik modellemesi
Multivariate stochastic modeling of monthly streamflow of rivers in the Çoruh basin
- Tez No: 238042
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çok değişkenli otoregressif model, çok değişkenli otoregressif-hareketli ortalama modeli, Çoruh Havzası, nehir akımı, Akaike Bilgi Kriteri, Multivariate autoregressive model, multivariate autoregressive-moving average model, Çoruh Basin, streamflow, Akaike Information Criterion
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Bu çalışmada, ilk olarak sabit parametreli çok değişkenli otoregressif (AR) ve sabit parametreli çok değişkenli otoregressif-hareketli ortalama (ARMA) modellerinin metodolojisi ayrıntılı bir şekilde anlatılmış, daha sonra da Çoruh Havzası'ndaki 9 adet akım gözlem istasyonuna(2304, 2305, 2315, 2316, 2320, 2321, 2322, 2323, 2325) ait aylık nehir akımlarının çok değişkenli stokastik modelleri kurulmuştur. Çalışmada kullanılan aylık veriler Elektrik İşleri Etüt İdaresi (EİE) Akım Gözlem Yıllıklarındaki kayıtlardan alınmıştır. Modellerin kurulmasında Box-Jenkins metodolojisi takip edilmiştir.Çalışma kapsamında çok değişkenli AR(1), AR(2), ARMA(1,1) ve ARMA(1,2) modelleri kurulmuştur. En iyi modelin seçim aşamasında ise Akaike Bilgi Kriterine (AIC) başvurulmuş ve AIC değeri en küçük olan çok değişkenli AR(1) modelinin aylık akımlar için en iyi model olduğuna karar verilmiştir. Bu çok değişkenli AR(1) modeli kullanılarak tarihi seriyle aynı uzunlukta 100 adet sentetik seri türetilmiş. Bu türetilen serilerin tarihi serinin parametrelerini (ortalama, standart sapma ve otokorelasyon) %95 güven aralığında muhafaza ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, firstly methodology of multivariate autoregressive (AR) models with constant parameter and multivariate autoregressive-moving average (ARMA) models with constant parameter were comprehensively presented. Afterwards multivariate stochastic models were obtained for streamflow observations of 9 stations (2304, 2305, 2315, 2316, 2320, 2321, 2322, 2323, 2325) located in Çoruh Basin, Turkey. Studies were carried out by using data from the water years published by EIE. Box Jenkins methodology was followed to construct models.Within the scope of this study, four multivariate autoregressive models were constructed such as AR(1), AR(2), ARMA(1,1) and ARMA(1,2). The Akaike Information Criterion (AIC) test was applied while selecting the most efficient model and multivariate AR(1) model whose AIC value is the lowest was found as the best model for monthly streamflows. By using the AR(1) model, 100 synthetic streamflow series were generated, each being the same long as historic time series. These generated streamflow series were found to have the same statistical parameters (monthly mean, monthly standard deviation and autocorrelation) as the historic time series within %95 confidence intervals.
Benzer Tezler
- Çoruh havzasında aylık akımların tahmini ve debi süreklilik eğrilerinin elde edilmesi
Estimation of monthly current and obtaining flow duration curve in Coruh basin
MEHMET PEKSAYILIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- Çoruh havzasındaki aylık nehir akımlarının stokastik modellemesi
Stochastic modelling of mean monthly flows in Çoruh basin
HİLAL ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM CAN
- Hibrit dalgacık-sinir ağı modelleri ile aylık nehir akım tahmini
Monthly river streamflow prediction with hybrid wavelet-neural network models
MEHMET ŞAMİL GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ
- Evaluation of the variable infiltration capacity (VIC) model for hydrological simulation using remote sensing observations in the western Black Sea basin
Batı Karadeniz havzasında uzaktan algılama gözlemleri kullanarak hidrojik simülasyon için değişken sızma kapasitesi (VIC) modelinin kapsamlı değerlendirilmesi
MOTASEM E. A. ALFALOJI MOTASEM E. A. ALFALOJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Borçka barajı havzasında su rejimi, su kalitesi ve sediment veriminin SWAT kullanarak belirlenmesi ve modellenmesi
Using SWAT to determine and model water regime, water quality and sediment yield in the watershed of Borcka dam
SAİM YILDIRIMER
Doktora
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZALP